Parlaci del tuo lavoro.
Sono Senior Research Staff presso il Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS)e Principal Investigator di tre progetti del nostro gruppo. Uno di questi - Saint George on a Bike - è un progetto CEF Telecom (Public Open Data) a cui stiamo lavorando con Europeana Foundation. Si discosta dalla nostra più tipica attenzione alle Smart Cities per esplorare come la tecnologia, e l'intelligenza artificiale in particolare, possono migliorare la nostra conoscenza del patrimonio culturale e renderla più accessibile ai non specialisti. Il nostro approccio si basa su reti neurali, modelli linguistici e inferenza semantica per generare automaticamente metadati arricchiti e didascalie per dipinti iconografici dal XII al XVIII secolo.
Qual è stato il tuo percorso professionale verso il tuo ruolo?
La mia carriera di ricerca ha coperto diverse aree, collegate attraverso il tema comune del design del linguaggio di programmazione. Il mio background mi ha permesso di applicare la mia conoscenza dell'hardware (sintesi automatica dei sistemi durante il mio dottorato e PostDoc al MIT) a sistemi ampiamente distribuiti, modelli di attori e ingegneria del software mentre lavoravo presso IBM Research e sistemi embedded durante il mio periodo come Visiting Professor presso l'Universidad Carlos III di Madrid. Ho anche applicato tecniche di apprendimento automatico per imparare modelli espressivi per cantanti lirici in collaborazione con l'Universitat Pompeu Fabra e ho costruito congiuntamente un simulatore per le malattie infettive, che ora abbiamo sintonizzato per COVID-19 in collaborazione con l'Università Carlos III e l'Istituto di salute Carlos III di Madrid.
A cosa stai lavorando in questo momento?
Siamo a metà strada tra Saint George on a Bike e il punto in cui il nostro obiettivo è quello di collegare i risultati dell'approccio di data mining e deep learning. Abbiamo sviluppato questo con l'inferenza semantica dall'alto verso il basso per generare relazioni visive e migliorare le etichette degli oggetti che stiamo rilevando nei dipinti. È un momento entusiasmante che apre domande di ricerca sempre più interessanti!
Come gruppo, troviamo il patrimonio culturale un dominio estremamente ricco con un enorme potenziale per l'intelligenza artificiale. Anche se questo è un campo in cui tutti noi possiamo relazionarci, nessuno di noi è uno specialista e il lavoro congiunto con gli esperti del patrimonio culturale è fondamentale. La nostra collaborazione con Europeana è stata finora molto positiva in questo senso. Questo progetto è una porta aperta su un campo che non avevamo considerato prima, e siamo molto entusiasti delle opportunità e delle possibili collaborazioni con diversi tipi di stakeholder per questo lavoro - dai musei alle persone con disabilità o all'istruzione.
Quale pensi sia la più grande opportunità che l'IA presenta per il settore del patrimonio culturale?
Il data mining viene in genere utilizzato quando sono disponibili grandi quantità di dati e vogliamo estrarne conoscenza. Questo non è il caso del patrimonio culturale, che ha un numero limitato di punti dati (artefatti), di molti stili diversi. Ciò crea sia una sfida che un'opportunità per approcci misti che lavorano insieme per perfezionarsi a vicenda o rilevare incongruenze. Questo è l'approccio che stiamo cercando in questo momento in Saint George on a Bike, con risultati promettenti in termini di generazione di ricchi metadati sugli oggetti, argomenti e azioni raffigurati nei dipinti.
Credo che la più grande opportunità che questo ricco metadati possa portare al settore del patrimonio culturale stia nel suo impatto sui consumatori di cultura, rivitalizzando ed espandendo l'interesse per la cultura, rendendola più digeribile, riconoscibile e pervasiva. Ciò può iniziare con l'istruzione scolastica ed estendersi ad aree come le industrie creative o il turismo culturale. A un livello più profondo, la cultura riflette l'identità delle persone e delle società nel tempo e avere una migliore comprensione del nostro passato, dei suoi pregiudizi e delle sue disuguaglianze potrebbe aiutarci a diventare una società più inclusiva e tollerante.
Qual è la sfida più grande?
Credo che tecnicamente l'aspetto più difficile per l'IA nel patrimonio culturale sia catturare significato, simboli e buon senso. Questi sono sforzi fondamentalmente umani e costituiscono problemi più difficili del semplice apprendimento delle correlazioni in quanto modellano il ragionamento basato sulla conoscenza che raramente fa parte dei dati di input.
La linea di lavoro che stiamo seguendo in Saint George on a Bike affronta l'interessante problema tecnico di dotare l'IA di una visione culturale. La sfida principale è comprendere il contesto in cui un'immagine è stata creata, il contesto al di fuori del quale i simboli, le tradizioni e le regole che riflette perdono significato.
Uno studio del 2018 suggerisce che solo il 12% dei ricercatori di machine learning sono donne. Cosa pensi si possa fare per incoraggiare più donne sul campo?
Il mio background è nei sistemi informatici piuttosto che nell'intelligenza artificiale e quando ero alla scuola di specializzazione, la maggior parte delle donne nel nostro edificio erano in realtà nell'intelligenza artificiale e i numeri erano ragionevolmente alti. Tuttavia, la percentuale menzionata si riferisce all'apprendimento automatico, che è solo un campo nell'IA. È vero che se guardiamo al gran numero di documenti, può sembrare che abbia preso il sopravvento su tutto il campo!
L'informatica è sempre stata dominata dagli uomini; Penso che i settori in cui la maggior parte dei lavoratori sono uomini sollevino problemi non solo per le donne, ma per chiunque non sia super-competitivo, (appare) aggressivo, assertivo o semplicemente abbastanza forte. Detto questo, penso che l'azione affermativa debba essere applicata con grande cura. Non tutti imparano o lavorano meglio seguendo gli stessi processi, né considerano necessariamente la stessa cosa come una forza o una debolezza. Credo che non dobbiamo solo dare più opportunità alle persone che non si adattano ai canoni, ma piuttosto permettere loro di fare le cose in modo diverso e di essere valutati in modo diverso per ciò che possono portare sul tavolo.
Nella mia esperienza nel mondo accademico e industriale ho visto ripetutamente che la maggior parte - non tutte - le donne sono fortemente motivate da come verrà applicato il loro lavoro e tendono a unirsi a settori che hanno qualche connessione con la società o l'individuo. Nell'IA questi possono essere il riconoscimento (voce, viso), il linguaggio, i processi cognitivi, il ragionamento o le applicazioni per l'istruzione, la salute o la cultura. Non ho una ricetta su come attirare le donne sul campo, ma penso che l'IA sia meglio attrezzata di altre aree dell'informatica per farlo. Suppongo che questa non sia la visione più ottimistica, dati i numeri.
Grazie a Maria-Cristina per aver condiviso le sue esperienze e approfondimenti! Puoi saperne di più sul suo lavoro su Saint George on a Bike in un'intervista sul sito web del progetto ed esplorare il nostro focus sull'IA.